Hvordan AI fører inn en ny æra for robotkirurgi

Medisinsk robotikk kom først inn i allmenn kirurgi på 1980-tallet med laparoskopiske verktøy som muliggjorde minimalt invasiv kirurgi, noe som reduserte størrelsen på kirurgiske åpninger og rekonvalesensetid. Disse tidlige systemene utvidet kirurgenes evner og transformerte det kirurgiske landskapet.

I dag er kunstig intelligens (AI) i ferd med å føre inn en ny æra med presisjon og kontroll i operasjonsrommet. Likevel, til tross for denne fremgangen, er robotiske systemer fortsatt begrenset til utvalgte prosedyrer, og de fleste kirurgiske inngrep er avhengige av tradisjonelle metoder – og mange pasienter mangler fordelen av forbedret konsistens og resultater.

Ettersom medisinsk teknologi fortsetter å utvikle seg, hvordan kan AI-applikasjoner i kirurgisk robotikk skaleres for å transformere helsevesenet på en bredere måte?

Økt markedspotensiale

Drevet av økt robotisk VC-finansiering og den digitale transformasjonen de siste fem årene, ser robotikkbransjen raskt fremdrift i markedet uten tegn til å stoppe. Tidligere i år kunngjorde Nvidia sin intensjon om å øke investeringene i sin robotutvikling, noe som signaliserer en positiv utvikling for fremtiden til robotikk. Tilsvarende investeringer i robotikk fra store spillere vil videreutvikle robotteknologien gjennom datainnsamling og maskinlæring, samtidig som de tilbyr ytterligere ressurser og innsikt.

Kirurgisk robotikkbransjens ledere, som Intuitive Surgical, Medtronic og Stryker, har banebrent for robotassistert kirurgi for ulike prosedyrer. Siden de lanserte sitt da Vinci-system for allmenn kirurgi i 2000, har Intuitive Surgical fortsatt å utvikle sitt robotplattform for å utvide sine tilbud til hjerte-, barrikirurgi-, gynekologi- og thoraxkirurgi, blant annet. Med den omfattende tilpasningen av robotassistert kirurgi, har kirurgisk robotikk vært adoptert i en raskere skala. Mellom 2012 og 2018 alene økte robotassisterte prosedyrer med 738% i allmenn kirurgi.

Ser man fremover, har kirurgisk robotikk enda større markedspotensiale og forventes å vokse til over 14 milliarder dollar i 2026 – opp fra bare over 10 milliarder dollar i 2023. Dette skyldes hovedsakelig økt tilgang til robotkirurgi, fremgang i automatisering og digitale teknologier, samt nye spillere som har som mål å levere banebrytende medisinske løsninger som utnytter kraften til AI.

Dyp teknologi-tilnærming

Bygget på skjæringspunktet mellom fag, kombinerer dyp teknologi flerdisiplinære teknologier som AI, kvantecomputing, bioteknologi og robotikk for å innføre en ny æra av teknologi. Startups som omfavner en dyp teknologi-tilnærming i kirurgisk robotikk skaper innovative løsninger for fremtiden, som kan sees i helse-teknologiutvikling, som kan forbedre pasienttilgangen til kritisk medisinsk behandling. Med dyp teknologiutvikling kan kirurgiske prosedyrer bli fullstendig automatiserte fremover, og kreve minimal kirurgisk assistanse, og utvide tilgangen til behandling betydelig.

Fremvoksende dyp teknologi i kirurgisk robotikk kan ha en varig global innvirkning. Med omtrent to tredjedeler av verdens befolkning – 5 milliarder mennesker – som mangler tilgang til kirurgisk behandling, kan disse nye modalitetene, drevet av AI, utvide generell tilgang og lukke gapet i kirurgisk behandling.

Kombinering av AI og kirurgisk robotikk

AI har innovert og endret hvordan vi samhandler med ulike teknologier og hverandre. Over de siste fem årene har transformasjonen fremmet av AI akselerert utviklingen av robotikk og skapt ytterligere applikasjoner for AI innen ulike modaliteter, inkludert kirurgisk robotikk.

Her er tre essensielle måter AI har en rask og dyptgående innvirkning:

1. Inkorporert AI

Teknologien endrer hvordan vi samhandler med vår omverden og menneskene rundt oss. Inkorporert AI, som inkluderer autonome kjøretøy og humanoid-roboter, er en kombinasjon av AI med fysiske systemer for å utføre komplekse oppgaver i sanntidsmiljø. Når inkorporert AI brukes i kirurgisk robotikk, har det potensialet til å ha langvarige innvirkninger på å forbedre kirurgisk behandling og forbedre eksisterende teknikker. Likevel, inkorporert AI krever betydelig sanntidsdata for å utvikle trenings-simuleringmodeller, som brukes til å trene og utvide AI-kapasiteter og forbedre data-drevne innsikt. Før nylig har tilgangen til store mengder treningsdata vært noe begrenset; likevel, ettersom industrien fortsetter å investere i utvikling og trening av AI-modeller, vokser de simulerede datapoolene raskere og forbedrer inkorporert AI-funksjonalitet.

2. Kontinuerlige datainnsikt og veiledning

AI-baserte systemer kan absorberere og forstå store mengder informasjon på sekunder – mye raskere enn det menneskelige hjernen. Ved å trene maskiner på store datamengder kan data-drevne innsikt informere kirurgiske beslutninger før kirurger setter fot i operasjonsrommet. AI-drevne trenings-simuleringer kan være svært nyttige for kirurger, ettersom trening på datamengder basert på tusenvis av kirurgiske inngrep gir kirurger trender og teknikker for å levere en bedre pasientopplevelse, og også lar dem forberede seg på og forstå kompleksiteten i sjeldne eller komplekse tilfeller før de møter dem i operasjonsrommet. Denne prosessen kan akselerere og forkorte den lange læringskurven kirurger møter når de trener for å nå topp kirurgisk prestasjon.

Når det brukes i sanntids-bilde- og visualiseringsteknologi, kan AI-drevne data også forbedre kirurgers beslutningskapasitet under operasjoner. Ved å gi kirurger innsikt for å justere kirurgiske planer under prosedyrer, kan AI-baserte systemer gi kirurger mulighet til å optimalisere teknikker og tilnærminger i sanntid. Gjennom AI-drevne bildesystemer kan kirurger motta avanserte bildeanalytiske data og sanntids 3D-“kart” over kirurgiske steder. Disse forbedrede lag kan gi kirurger utvidede innsikt i kirurgisk felt samt sanntids-tilbakemelding om deres kirurgiske teknikker. Robotkirurgi-plattformer er i fremkant av å integrere denne teknologien i operasjonsrommet, med målet om å øke kirurgisk presisjon og resultater.

Videre kan AI-baserte systemer gi verdifull tilbakemelding til kirurger om deres prestasjoner under prosedyrer – høydepunkter svakheter og styrker, og foreslår spesifikke strategier for å forbedre dem. Slike plattformer kan også anbefale nye behandlingsplaner basert på hver pasients historie og den spesifikke prosedyrens dataanalyse, og gi kirurger ytterligere informasjon som kan forbedre ytterligere behandling. Som sådan har AI-plattformer potensialet til å absorbere og tilpasse kirurgisk tilbakemelding gjennom hele den kirurgiske syklusen (før, under og etter) gjennom en AI-tilbakemeldingsløkke for å øke kirurgers presisjon og prestasjon.

3. Økt nøyaktighet og presisjon

Enkelte kirurgiske ferdigheter varierer ofte blant kirurger på grunn av deres tilgang til topp-kirurgiske muligheter, fra programlokasjon til kirurgisk mentor-tilgang. For eksempel har feltet oftalmologi en bratt læringskurve. I gjennomsnitt tar det minst 15 år med trening og kirurgisk erfaring å nå topp-prestasjon som oftalmisk kirurg. Med en økende aldringsbefolkning og en synkende antall kirurger, er det behov for en ny løsning for å redusere kirurgens treningsperiode og standardisere nøyaktigheten og presisjonen av omsorg for alle.

I tillegg til å redusere læringskurven for kirurger og lar dem nå topp-prestasjon raskere, kan innføringen av AI-baserte plattformer i den kirurgiske prosessen øke nøyaktighet og presisjon og kan forbedre underoptimale resultater. Semi-autonome og økende autonome funksjoner i robotplattformer kan eliminere kirurgens naturlige hånd-tremor og forbedre generell presisjon og nøyaktighet, og dermed forbedre kliniske resultater. I tillegg kan evnen til AI-baserte systemer til å gjenkjenne unike anatomiske strukturer og gi den eksakte lokasjonen for kirurgiske inngrep og andre kirurgiske skritt – spesielt i komplekse prosedyrer eller anatomiske områder – kan betydelig redusere feilraten hos kirurger ved å forbedre romlig bevissthet av anatomiske strukturer. Som sådan vil alle kirurger som bruker AI-baserte systemer kunne levere konsekvent mer presis omsorg.

Når inkorporert i den kirurgiske prosessen, gir AI-baserte robotplattformer uvurderlige innsikt som kan forbedre den totale opplevelsen for både pasienten og kirurgen.

Konklusjon

AI vil fortsette å spille en betydelig rolle i å fremme helsevesenet i fremtiden. Inkorporering av avanserte AI-teknologier i våre helse-tjenester, som elektronisk arkivering, diagnostikk og helse-overvåking og sporingsystemer, samt kirurgisk behandling, er avgjørende. Ved å gjøre dette, kan vi forbedre den totale pasient- og kirurg-opplevelsen.

I kirurgisk robotikk akselererer AI teknologiens transformasjon og pasienttilgangen til konsistent, høyt nivå-behandling. Fremgang i robotikk, kombinert med AI og automatisering, vil fortsette å innføre nye applikasjoner, og skape et høyere nivå av standardisert omsorg og lansere helsekvalitet og tilgang til nye høyder.